来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君
尽管许多人可以互换使用数据完整性和数据质量这两个术语
但必须牢记两者之间的一些重要区别，真正强大的数据系统可确保数据解决这些区别，从而帮助企业最大程度地提高存储信息的准确性，一致性和上下文，了解数据质量，让我们从讨论数据质量开始，考虑数据质量时，重要的是要了解它是数据完整性的子集，它指的是数据的可靠性，并应基于以下关键问题进行基准测试：
1、数据集是否完整？换句话说，数据是否代表所需数据总量的很大一部分。
2、数据是否唯一？存储的数据源必须没有多余或多余的条目。
3、数据的有效性如何？信息必须符合业务需求所定义的语法和结构。
4、数据是何时获取的，是否及时？为了使数据真正使组织受益，它必须是最新的。
5、数据条目的一致性如何？数据必须以标准方式表示和存储。
根据数据的完整性，唯一性，有效性，及时性和一致性来评估数据质量有助于组织确保信息旨在帮助推动结果。重要的是要注意，仅仅因为一家公司拥有高质量的数据并不一定意味着他们会发现它有用。即使数据库使用客户名称和地址是准确有效的，它仍可能缺少可以通过支持信息来实现的上下文，例如个人身份以及他们与企业的关系。
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输入数据完整性
数据完整性是为了提供有关可靠和准确数据的上下文。它有助于信息对组织有用，确保数据库包含完整，准确，一致和相关的信息，从整体上看，数据完整性可以通过四个主要支柱来实现，其中之一就是质量，它们各自扮演的角色如下：
集成：无论数据最初存储在旧系统，关系数据库还是云仓库中，将数据无缝集成到单个视图中以快速为企业提供更高的可见性至关重要。
质量：为了使数据有用，如上所述，它必须是完整的，唯一的，有效的，及时的和一致的。
位置情报：通过位置洞察力和分析功能增加了一层丰富性和复杂性，有助于使数据在整个组织中更具可操作性。
充实：利用外部信息源充实内部数据有助于增加其他上下文，细微差别和意义。为了获得更上下文相关和完整的视图，与业务，消费者或位置智能有关的信息将有助于进行更有效的分析。
最大化数据的力量
企业正在利用数据来推动几乎整个业务方面的更大决策流程和结果，数据已成为企业最重要的资产，但是确保数据质量只是冰山一角，除表面之外，数据完整性不仅丰富了所提供的见解，而且使它们真正有用，可以为企业运营提供动力，从一开始，真正的数据完整性之路就始于确保质量，但是公司必须超越这一点，他们必须齐心协力，以弥补可能存在的任何不一致性，同时还必须找到方法来为其关键业务运营和决策所依赖的信息增加更高的准确性，一致性和上下文。
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